研究纲领 · 学术 · 开源 · v2
The Social Science of Agents
当判断可以被大规模委托给不是人的行动者，人类社会的制度要如何重写——这是一个研究纲领：一组公理、一个基本单元、一条推导主干、一批可检验命题、一份开放的研究议程。
Overview · 这是什么
一句话定义
智能体的社会科学，研究的是：当判断可以被大规模委托给非人行动者，人类社会的制度如何重写。它不是拿旧框架套新现象的应用研究，而是一个可以被检验、也可以被推翻的研究纲领。
过去我们谈 AI，几乎都停在技术层：它能做什么、有多强、会不会出错。但技术本身改变不了世界——真正决定技术去向何处的，是制度。同一项技术，落进不同的制度，会长出完全不同的社会。
而现在出现了一件社会科学从未遇到的事：行动者，第一次不再只是人类。智能体能感知、能决策、能自主行动，却没有人类的死亡、阶级、意识与责任。而社会科学几百年的全部理论，都悄悄建立在“行动者 = 人”这一个前提之上。这块地基，正在松动。
九篇文章追问了同一件事的不同侧面。而把九篇串成一个体系的，是一条贯穿全部学科的暗线：判断的委托——每一门学科被击中的地基，都是“行动、判断、担责三位一体被拆开”在该学科的特例。
技术改变不了世界，制度才决定技术去向何处——真正的战场在制度层。
核心事件不是“AI 取代人”，而是判断被大规模让渡——行动与判断可以委托，担责不能跟着走。
体系产出可以被检验、也可以被推翻的命题；有多确定就标多确定，不整体躲在“我没有答案”后面。
当行动者不再只是人类，整座社会科学都要被重新追问一遍。
Axioms · 公理层
「公理」听起来很学术，说白了就是整个体系压在最底下的三块石头。全部九篇的结论都从这三条推出——接受这三条，就得接受后面的一切；想推翻这个体系，也请从这三条下手。
能够行动、能够做出判断，但不承担后果、不会死亡、没有自身利益的社会行动者。
三个“不”就是判据，也是体系的适用边界：仍由人逐项审批、或只供信息不做选择、或运营者一体担责可完全追溯的系统，还不构成智能体行动者——旧制度仍然够用。
现代社会的全部制度，都默认行动者、判断者、担责者是同一个人。智能体把它拆开了：行动与判断可以让渡，担责不能跟着走。
担责者有欲望（激励制度的前提）、担责者会死（责任收束的前提）、判断者与担责者共享同一副认知（问责纠错的前提）——每门学科被击中的地基，都是这次拆分在该学科的特例。
责任只能由人承担；意义只在人身上发生。
“做错了由谁疼”无法委托——智能体不会疼；“这件事为什么值得做”无法委托——智能体没有值得。所有制度重写的方向，都是在判断大规模让渡之后，重新把责任和意义安放到人身上。
Unit · 基本单元
一次委托 = 一个判断点，从人让渡给智能体行动者的社会关系。它由六个要素构成——缺任何一个要素，就对应一种可命名的失败（用委托体检器十分钟自查一遍）。
被让渡的那个“做错了有人担责的事”——让渡的是判断，不是任务，也不是信息。
判断权交出了多少（L1–L5）。采纳率、修改幅度、否决频率是它的可观测量。
边界、交付标准、必须由人确认的清单——授权显性化，而非默认让渡。
推翻权、上诉程序、持续干预能力——人留下的那部分权力。
让渡之后责任落在谁身上——不允许为空，这是从 A2 推出的硬约束。
委托质量如何被验收与校准——回路停转之日，就是委托开始失控之时。
Trunk · 推导主干
九篇覆盖了委托从生到死的全过程。检验方法很简单：试着删掉任何一环，都会出一种叫得出名字的事故——所以七环缺一不可。这也是它敢自称“体系”而不是“清单”的底气。
什么在被让渡：情境化的判断，非任务非信息
删则：把判断当任务外包
凭什么敢让渡：信任链、认证、有效同意
删则：盲信或瘫痪
让渡如何显性化：三层定义、分级、授权范围
删则：权力滥用的温床
人留下什么：推翻权、上诉、干预能力
删则：人变橡皮图章
委托失败后果归谁：责任缺口、法律人格
删则：责任缺口
隐性代价：行为漂移、判断力退化、不平等复利
删则：温水煮蛙
谁来定委托的规则——定规则本身就是立法权
删则：规则被静默写定
网络篇（S07）不占环——它研究七环在委托网络尺度上的变形：转委托使每一环都出现损耗与无主化，是主干的第二层展开。完整推导线见体系架构图。
Discipline Map · 学科重写地图
委托社会的来临
行动者、判断者、担责者，三位一体第一次被拆开。
写在前面 · 一个课堂上的三秒钟
“智能体做错了，责任在谁？”全场安静了三秒钟。
判断的价格
稀缺性，是经济学的地基。智能体正在抽走它。
委托的契约
管理学管了一百年的人。现在，下属不是人。
委托的分配
它没有阶级意识，却在制造新的不平等。
委托的元规则
谁能定义智能体，谁就握住了这个时代的立法权。
委托的失败
全部法律都假设行动者会死。智能体不会。
不可委托之物 · 体系终点篇
AI 首先不是技术问题，是教育问题。
委托的网络化
智能体开始互联，一种还没有名字的结构正在生成。
开放命题与招题
十条命题、七个招题——来证明我错。
Propositions · 可检验主张
每条命题都老实标了我们有多确定：已知 推断 需确认。以下取三条，全部十条见命题看板。
显性三层契约的智能体部署，一年内重大事故率显著低于隐性授权的部署。
未显性设计推翻权的系统，其人类否决频率随时间单调趋零。
人机共同产出中，人的边际贡献无法用现有任何计量方法稳定测出——这是一条猜想，欢迎反例。
保留“主体性循环”的教学设计，能显著对冲判断力退化效应。
Instruments · 工具层
对你手上任何一个正在让渡给 AI 的判断，逐项检查六要素完备度——缺哪个要素，就给出对应的失败名与第一步动作。单元层（六要素）的可执行形态。
全部正文按委托生命周期的顺序排在一页上，带目录与阅读进度条，支持打印或存为 PDF——也方便让 AI 一次读完整个体系。
P2 的判例计数基建与 P3 的首次测量（接智能密度 D2 个人版）。招题虚位以待，见研究议程。
Full Reports · 研究报告
Boundary · 边界与死法
本体系不适用于：未达 A0 判据的系统（纯工具、纯信息服务——旧制度够用）；智能体的技术能力问题；超级智能与生存风险叙事；需要立场先行的政策倡导。本体系产出分析工具与命题，投票留给公民。
若未来出现智能体可真实担责的制度安排——保险池 + 法律人格 + 可执行财产的组合被实践证明能完全填平责任缺口——则 A2 前半句被削弱，本体系需要大修。这是全体系最脆弱、也因此最诚实的一根柱子。
Open Inquiry · 开放的邀请
v1 说“我没有答案”。v2 的姿态是：这里有十条可以被检验的命题和七个虚位以待的招题，来证明我错。体系保持学术、开源，欢迎被引用、被反驳、被继续追问——因为重写一门学科的地基，从来不是一个人的事。
研究议程与七个招题 →